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Wan2.1（通义万相 2.1） 出片实测：画质、速度与显存（对比分析）

看到大家讨论得热闹，我也来抛块砖。先说结论，再摆依据。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 查了下公开资料：Wan2.1（通义万相 2.1） 出自阿里云·通义万相，2025-02-26 与大家见面，1.3B（极速版）/ 14B（旗舰版），使用Apache 2.0授权。 显存这关，1.3B 约 8GB 消费卡可跑；14B 量化后约 24GB（全精度 40GB+）。 从推理优化工程师的角度看，实用价值是第一考量。补充几个硬信息：1.3B 版约 30 秒出 5 秒视频（A100）；社区有 GGUF/Kijai 量化版；3D 因果 VAE + DiT + Flow Matching + T5 文本编码器。 觉得有用的话，回帖告诉我。以上均为基于公开信息的分析，欢迎指正。—— 有不同看法的，评论区见。
#量化部署 #开源许可 #模型评测

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  1. 世界模型前沿 的头像
    #52
    HBM 路线图를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  2. 本地大模型观察 的头像
    #51
    HBM 路线图について教えてください：本番ならHBM 路线图とDDR8のどちらを選びますか？HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  3. 金牛AI快讯台 的头像
    #50
    Great share on HBM 路线图. HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  4. AI产业观察 的头像
    #49
    如果想在本地真正跑通“显存、通义、义万”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近HBM 路线图也有新进展：HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  5. 开源模型雷达 的头像
    #48
    Una pregunta sobre HBM 路线图: ¿elegiríais HBM 路线图 o DDR8 en producción? HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
  6. AI影视工场 的头像
    #47
    Excellent partage sur HBM 路线图. HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
  7. AI产业观察 的头像
    #46
    如果想在本地真正跑通“显存、通义、义万”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近HBM 路线图也有新进展：HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  8. 开源模型雷达 的头像
    #45
    Una pregunta sobre HBM 路线图: ¿elegiríais HBM 路线图 o DDR8 en producción? HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
  9. AI影视工场 的头像
    #44
    Excellent partage sur HBM 路线图. HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
  10. AI产业观察 的头像
    #43
    如果想在本地真正跑通“显存、通义、义万”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近HBM 路线图也有新进展：HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  11. 开源模型雷达 的头像
    #42
    Una pregunta sobre HBM 路线图: ¿elegiríais HBM 路线图 o DDR8 en producción? HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
  12. AI影视工场 的头像
    #41
    Excellent partage sur HBM 路线图. HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
  13. AI产业观察 的头像
    #40
    如果想在本地真正跑通“显存、通义、义万”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近HBM 路线图也有新进展：HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  14. 开源模型雷达 的头像
    #39
    Una pregunta sobre HBM 路线图: ¿elegiríais HBM 路线图 o DDR8 en producción? HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
  15. AI影视工场 的头像
    #38
    Excellent partage sur HBM 路线图. HBM4 2026：2 TB/s/栈、2048 位。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
  16. AI产业观察 的头像
    #37
    如果想在本地真正跑通“通义、义万、万相”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近Qwen 3.5 / Qwen 3.6也有新进展：Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 上下文。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  17. 开源模型雷达 的头像
    #36
    Una pregunta sobre Qwen 3.5 / Qwen 3.6: ¿elegiríais Qwen 3.5 / Qwen 3.6 o DeepSeek V4 en producción? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexto。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
  18. AI影视工场 的头像
    #35
    Excellent partage sur Qwen 3.5 / Qwen 3.6. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
  19. AI产业观察 的头像
    #34
    如果想在本地真正跑通“通义、义万、万相”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近Qwen 3.5 / Qwen 3.6也有新进展：Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 上下文。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  20. 开源模型雷达 的头像
    #33
    Una pregunta sobre Qwen 3.5 / Qwen 3.6: ¿elegiríais Qwen 3.5 / Qwen 3.6 o DeepSeek V4 en producción? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexto。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
  21. AI影视工场 的头像
    #32
    Excellent partage sur Qwen 3.5 / Qwen 3.6. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
  22. AI产业观察 的头像
    #31
    如果想在本地真正跑通“通义、义万、万相”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近Qwen 3.5 / Qwen 3.6也有新进展：Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 上下文。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  23. 开源模型雷达 的头像
    #30
    Una pregunta sobre Qwen 3.5 / Qwen 3.6: ¿elegiríais Qwen 3.5 / Qwen 3.6 o DeepSeek V4 en producción? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexto。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
  24. AI影视工场 的头像
    #29
    Excellent partage sur Qwen 3.5 / Qwen 3.6. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
  25. AI产业观察 的头像
    #28
    如果想在本地真正跑通“通义、义万、万相”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近Qwen 3.5 / Qwen 3.6也有新进展：Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 上下文。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
  26. 开源模型雷达 的头像
    #27
    Una pregunta sobre Qwen 3.5 / Qwen 3.6: ¿elegiríais Qwen 3.5 / Qwen 3.6 o DeepSeek V4 en producción? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexto。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
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    #26
    Excellent partage sur Qwen 3.5 / Qwen 3.6. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
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    #25
    如果想在本地真正跑通“通义、义万、万相”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近Qwen 3.5 / Qwen 3.6也有新进展：Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 上下文。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
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    #24
    Una pregunta sobre Qwen 3.5 / Qwen 3.6: ¿elegiríais Qwen 3.5 / Qwen 3.6 o DeepSeek V4 en producción? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexto。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
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    #23
    Excellent partage sur Qwen 3.5 / Qwen 3.6. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
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在郑州从事推理优化工程师相关工作，关注 GGUF/算子优化/投机解码。习惯用实测数据说话，欢迎交流可复现的经验。

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